warpPerspective 源码(自己改写与remap结合)

OpenCV几何图像变换(10)透视变换函数warpPerspective()的使用 warpPerspective函数用于应用透视变换到图像上。透视变换是一种更为复杂的变换,它可以实现图像的倾斜和扭曲,通常用于模拟三维空间中的视角变化。透视变换需要一个3x3的变换矩阵,该矩阵可以由四对匹配的点(源图像中的四个点和目标图像中的四个点)计算得出。 阅读详情

用OpenCV库中的warpPerspective函数,搜了一下网上,没找到可以显示全部的图像信息,所以自己写了一个,用于后面的图像进一步处理。

映射原理不多说:

转载一下 透视原理http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/26471527

公式:dst(x,y) = src((M11x+M12y+M13)/(M31x+M32y+M33), (M21x+M22y+M23)/(M31x+M32y+M33))


 - void mywarpPerspective(Mat src,Mat &dst,Mat T) {


   //此处注意计算模型的坐标系与Mat的不同

   //图像以左上点为(0,0),向左为x轴,向下为y轴,所以前期搜索到的特征点 存的格式是(图像x,图像y)---(rows,cols)

   //而Mat矩阵的是向下为x轴,向左为y轴,所以存的方向为(图像y,图像x)----(cols,rows)----(width,height)

   //这个是计算的时候容易弄混的


   //创建原图的四个顶点的3*4矩阵(此处我的顺序为左上,右上,左下,右下)

       Mat tmp(3, 4, CV_64FC1, 1);
       tmp.at < double >(0, 0) = 0;
       tmp.at < double >(1, 0) = 0;
       tmp.at < double 
OpenCV C++图像几何变换实战:从缩放、旋转到ROI提取的深度解析 图像几何变换是计算机视觉与图像处理的基础操作,其核心原理是通过变换矩阵对像素坐标进行重映射,实现图像的缩放、旋转、平移等操作。这一技术的关键价值在于,它能将原始图像校正、对齐或裁剪为标准形式,从而为后续的特征提取、目标识别等高级任务提供高质量的输入。在工程实践中,不同的插值算法(如双线性插值、区域插值)直接影响变换的质量与速度,而ROI(感兴趣区域)机制则能实现对图像局部区域的高效零拷贝操作。这些技术广泛应用于工业检测、自动驾驶、人脸识别等场景,是构建鲁棒视觉系统的基石。本文将以OpenCV C++为例,深 阅读详情

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